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算法沉淀——BFS 解决拓扑排序(leetcode真题剖析)_bfs拓扑排序

bfs拓扑排序

在这里插入图片描述

算法沉淀——BFS 解决拓扑排序


Breadth-First Search (BFS) 在拓扑排序中的应用主要是用来解决有向无环图(DAG)的拓扑排序问题。拓扑排序是对有向图中所有节点的一种线性排序,使得对于每一条有向边 (u, v),节点 u 在排序中都出现在节点 v 的前面。如果图中存在环路,则无法进行拓扑排序。

BFS 解决拓扑排序的步骤如下:

  1. 统计每个节点的入度(in-degree),即指向该节点的边的数量。
  2. 将所有入度为 0 的节点加入队列。
  3. 对于每个入度为 0 的节点,依次出队,更新其相邻节点的入度,将入度变为 0 的节点加入队列。
  4. 重复步骤 3 直到队列为空。

如果最终遍历过的节点数等于图中的节点数,说明图是有向无环图,可以得到一个拓扑排序。

01.课程表

题目链接:https://leetcode.cn/problems/course-schedule/

你这个学期必须选修 numCourses 门课程,记为 0numCourses - 1

在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出,其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ,表示如果要学习课程 ai必须 先学习课程 bi

  • 例如,先修课程对 [0, 1] 表示:想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1

请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以,返回 true ;否则,返回 false

示例 1:

输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
输出:true
解释:总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要完成课程 0 。这是可能的。
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示例 2:

输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
输出:false
解释:总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要先完成课程 0 ;并且学习课程 0 之前,你还应先完成课程 1 。这是不可能的。
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提示:

  • 1 <= numCourses <= 2000
  • 0 <= prerequisites.length <= 5000
  • prerequisites[i].length == 2
  • 0 <= ai, bi < numCourses
  • prerequisites[i] 中的所有课程对 互不相同

思路

这里我们可以采用容器模拟邻接矩阵或者邻接表来进行拓扑排序,判断这个图是否有环的方式来解决这个问题

代码

class Solution {
public:
    bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
        unordered_map<int,vector<int>> edges;
        vector<int> in(numCourses,0);

        for(vector<int>& e:prerequisites){
            int a=e[0],b=e[1];
            edges[b].push_back(a);
            in[a]++;
        }

        queue<int> q;
        for(int i=0;i<numCourses;++i) 
            if(in[i]==0) q.push(i);

        while(!q.empty()){
            int t=q.front();
            q.pop();
            for(int e:edges[t]){
                in[e]--;
                if(in[e]==0) q.push(e);
            }
        }

        for(int i:in) if(i) return false;
        return true;
    }
};
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  1. 使用一个哈希表 edges 存储有向图的边,其中 edges[b] 表示节点 b 指向的所有节点。
  2. 使用数组 in 记录每个节点的入度。初始化时,将所有节点的入度设为 0。
  3. 遍历先修课程的关系,构建有向图并更新入度数组。
  4. 将入度为 0 的节点加入队列 q
  5. 使用 BFS 进行拓扑排序,从入度为 0 的节点开始,依次出队,并将其邻接节点的入度减 1。如果邻接节点的入度减为 0,将其加入队列。
  6. 如果最终所有节点的入度都为 0,说明图中不存在环,可以完成所有课程,返回 true;否则,返回 false

02.课程表 II

题目链接:https://leetcode.cn/problems/course-schedule-ii/

现在你总共有 numCourses 门课需要选,记为 0numCourses - 1。给你一个数组 prerequisites ,其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ,表示在选修课程 ai必须 先选修 bi

  • 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示:[0,1]

返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序,你只要返回 任意一种 就可以了。如果不可能完成所有课程,返回 一个空数组

示例 1:

输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
输出:[0,1]
解释:总共有 2 门课程。要学习课程 1,你需要先完成课程 0。因此,正确的课程顺序为 [0,1] 。
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示例 2:

输入:numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出:[0,2,1,3]
解释:总共有 4 门课程。要学习课程 3,你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。
因此,一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
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示例 3:

输入:numCourses = 1, prerequisites = []
输出:[0]
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思路

总体思路和上面一致,我们只需要在每次将入度为0的点顺序保存即为拓扑排序的顺序。

代码

class Solution {
public:
    vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
        unordered_map<int,vector<int>> edges;
        vector<int> in(numCourses,0);

        for(vector<int>& e:prerequisites){
            int a=e[0],b=e[1];
            edges[b].push_back(a);
            in[a]++;
        }

        queue<int> q;
        vector<int> ret;
        for(int i=0;i<numCourses;++i) 
            if(in[i]==0){
                q.push(i);
                ret.push_back(i);
            } 

        while(!q.empty()){
            int t=q.front();
            q.pop();
            for(int e:edges[t]){
                in[e]--;
                if(in[e]==0){ 
                    q.push(e);
                    ret.push_back(e);    
                }
            }
        }

        for(int i:in) if(i) return {};
        return ret;
    }
};
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  1. 使用一个哈希表 edges 存储有向图的边,其中 edges[b] 表示节点 b 指向的所有节点。
  2. 使用数组 in 记录每个节点的入度。初始化时,将所有节点的入度设为 0。
  3. 遍历先修课程的关系,构建有向图并更新入度数组。
  4. 将入度为 0 的节点加入队列 q,同时将这些节点加入结果数组 ret 中。
  5. 使用 BFS 进行拓扑排序,从入度为 0 的节点开始,依次出队,并将其邻接节点的入度减 1。如果邻接节点的入度减为 0,将其加入队列和结果数组。
  6. 如果最终所有节点的入度都为 0,说明图中不存在环,返回拓扑排序结果;否则,返回空数组表示无法完成拓扑排序

03.火星词典

题目链接:https://leetcode.cn/problems/Jf1JuT

现有一种使用英语字母的外星文语言,这门语言的字母顺序与英语顺序不同。

给定一个字符串列表 words ,作为这门语言的词典,words 中的字符串已经 按这门新语言的字母顺序进行了排序

请你根据该词典还原出此语言中已知的字母顺序,并 按字母递增顺序 排列。若不存在合法字母顺序,返回 "" 。若存在多种可能的合法字母顺序,返回其中 任意一种 顺序即可。

字符串 s 字典顺序小于 字符串 t 有两种情况:

  • 在第一个不同字母处,如果 s 中的字母在这门外星语言的字母顺序中位于 t 中字母之前,那么 s 的字典顺序小于 t
  • 如果前面 min(s.length, t.length) 字母都相同,那么 s.length < t.length 时,s 的字典顺序也小于 t

示例 1:

输入:words = ["wrt","wrf","er","ett","rftt"]
输出:"wertf"
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示例 2:

输入:words = ["z","x"]
输出:"zx"
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示例 3:

输入:words = ["z","x","z"]
输出:""
解释:不存在合法字母顺序,因此返回 "" 。
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提示:

  • 1 <= words.length <= 100
  • 1 <= words[i].length <= 100
  • words[i] 仅由小写英文字母组成

思路

将题意搞清楚之后,这道题就变成了判断有向图时候有环,可以用拓扑排序解决。
如何搜集信息(如何建图):
a. 两层for循环枚举出所有的两个字符串的组合;
b. 然后利用指针,根据字典序规则找出信息。

  1. 使用哈希表 edges 存储字母之间的顺序关系,其中 edges[a] 表示字母 a 后面可以跟随的字母集合。
  2. 使用哈希表 in 记录每个字母的入度,即有多少字母在它之前。
  3. 使用布尔变量 cheak 标记是否出现了无效的字母顺序。
  4. 定义 add 函数,该函数比较两个单词 s1s2,找到它们第一个不相同的字母,然后将这个字母的顺序关系添加到 edges 中。如果 s2s1 的前缀,则将 cheak 设置为 true
  5. 在构建字母之间的顺序关系时,遍历相邻的两个单词,调用 add 函数,如果 cheaktrue,则直接返回空字符串。
  6. 使用队列 q 存储入度为 0 的字母,初始化队列时将所有入度为 0 的字母加入。
  7. 使用 BFS 进行拓扑排序,不断将入度为 0 的字母出队,并将其后面可以跟随的字母的入度减 1。将入度为 0 的字母加入结果字符串 ret 中。
  8. 最后检查所有字母的入度是否都为 0,如果不为 0,则说明有环,返回空字符串;否则,返回结果字符串 ret

代码

class Solution {
    unordered_map<char,unordered_set<char>> edges;
    unordered_map<char,int> in;
    bool cheak=false;

    void add(string& s1,string& s2){
        int n=min(s1.size(),s2.size());
        int i=0;

        while(i<n){
            if(s1[i]!=s2[i]){
                char a=s1[i],b=s2[i];
                if(!edges.count(a)||!edges[a].count(b)){
                    edges[a].insert(b);
                    in[b]++;
                }
                break;
            }
            i++;
        }
        if(i==s2.size()&&i<s1.size()) cheak=true;
    }
public:
    string alienOrder(vector<string>& words) {
        for(auto& s:words)
            for(auto& ch:s)
                in[ch]=0;

        int n=words.size();
        for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=i+1;j<n;j++){
                add(words[i],words[j]);
                if(cheak) return "";
            }
        
        queue<char> q;
        for(auto& [a,b]:in)
            if(b==0) q.push(a);
        
        string ret;
        while(!q.empty()){
            char t=q.front();
            q.pop();
            ret+=t;
            for(char ch:edges[t])
                if(--in[ch]==0) q.push(ch);
        }

        for(auto& [a,b]:in) if(b) return "";

        return ret;
    }
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